对齐目标检测器边界框与人类偏好

先前研究表明，在相同IoU条件下，人类倾向于偏好较大的边界框而非较小的边界框。然而，我们在此表明常用目标检测器对大框和小框的预测频率是均等的。本研究探讨如何将自动检测到的目标框与人类偏好对齐，并研究这种对齐是否能提升人类对质量的感知。我们通过用户研究（N=123）评估了三种常用目标检测器的性能。我们发现，人类偏好放大因子为1.5或2的检测目标，即使对应的AP接近0。受此结果启发，我们提出了一种非对称边界框回归损失，鼓励预测较大的边界框而非较小的边界框。我们的评估研究表明，使用非对称损失微调的目标检测器更能与人类偏好对齐，且优于固定缩放因子。定性评估表明，人类偏好可能受到某些目标特征（如目标形状）的影响。